انتقال داده از مراکز داده فیزیکی به ابر یکی از حیاتیترین تصمیمهای زیرساختی است که سازمانها امروزه با آن روبرو هستند. متخصصان داده اغلب خود را بین قابلیتهای ذخیرهسازی شیء Amazon S3 و ویژگیهای پایگاه داده NoSQL DynamoDB گیر افتاده میبینند، که هر کدام مزایای قانعکنندهای برای سناریوهای مختلف ارائه میدهند. این انتخاب به ویژه زمانی چالشبرانگیز میشود که سازمانها نیاز به هر دو ذخیرهسازی در مقیاس عظیم برای بارهای کاری تحلیل و دسترسی با تأخیر میلیثانیه برای برنامههای عملیاتی داشته باشند.
تصمیم بین S3 و DynamoDB فقط در مورد ذخیرهسازی در مقابل عملکرد پایگاه داده نیست. خدمات AWS مدرن به طور قابل توجهی تکامل یافتهاند، با S3 که قابلیتهای تراکنشی را از طریق جداول Apache Iceberg معرفی میکند و DynamoDB که فراتر از محدودیتهای NoSQL سنتی با قابلیتهای ثبات قوی چندمنطقهای گسترش یافته است. درک این قابلیتهای در حال تکامل، همراه با پیامدهای هزینه و الگوهای ادغام، تعیین میکند که آیا معماری داده شما به طور کارآمد مقیاس میگیرد یا بطریگردنهای عملیاتی ایجاد میکند.
این مقایسه جامع هر دو سرویس را از منظر چالشهای پیادهسازی دنیای واقعی بررسی میکند و به شما کمک میکند تا تعارضات معماری را که بر عملکرد سیستم بلندمدت و بهینهسازی هزینه تأثیر میگذارند، پیمایش کنید.
Amazon S3 چیست و چگونه کار میکند؟
Amazon S3 (Simple Storage Service) یک راهحل ذخیرهسازی شیء مبتنی بر ابر مقیاسپذیر و با در دسترس بودن بالا است. این برای ذخیره و مدیریت مجموعههای داده بزرگ در سراسر بسیاری از برنامهها، از جمله وبسایتها و دستگاههای IoT، ساخته شده است.
در Amazon S3، داده را در bucketها ذخیره میکنید، که ظرفهایی هستند که میتوانند تعداد زیادی شیء را نگه دارند. هر شیء در یک bucket یک نام کلید دارد که آن را منحصراً شناسایی میکند. پس از اضافه کردن داده به یک bucket، میتوانید اشیاء را طبق نیاز بازیابی، دانلود، کپی یا حذف کنید.
S3 به طور قابل توجهی فراتر از ذخیرهسازی شیء پایه تکامل یافته و به یک پلتفرم داده هوشمند تبدیل شده است. سرویس اکنون از جداول Apache Iceberg از طریق S3 Tables پشتیبانی میکند و قابلیتهای تراکنشی را با عملکرد پرسوجوی تا ۳ برابر سریعتر فراهم میکند. علاوه بر این، S3 Vectors ذخیرهسازی برداری بومی را برای بارهای کاری هوش مصنوعی معرفی میکند و هزینههای ذخیرهسازی برداری را تا ۹۰٪ کاهش میدهد در حالی که جستجوهای شباهت زمان واقعی را مستقیماً در داخل فروشگاه شیء امکانپذیر میسازد.
از ژانویه ۲۰۲۳، AWS رمزنگاری سمت سرور با AES-256 را برای تمام بارگذاریهای شیء جدید اجباری کرده است و حفاظت داده را به طور پیشفرض بدون overhead پیکربندی اضافی تضمین میکند. این بهبود امنیتی به طور جهانی در سراسر تمام کلاسهای ذخیرهسازی اعمال میشود در حالی که ساختارهای قیمتگذاری شفاف را حفظ میکند.
ویژگیهای کلیدی Amazon S3
- S3 Versioning – چندین نسخه از یک شیء را در همان bucket حفظ کنید تا از تغییرات یا حذفهای تصادفی بازیابی کنید.
- ثبات قوی – ثبات خواندن-پس-از-نوشتن برای تمام اشیاء بدون تأثیر بر عملکرد یا هزینه.
- مدیریت دسترسی – دسترسی را از طریق سیاستهای AWS IAM، نقاط دسترسی S3، سیاستهای bucket و ACLها کنترل کنید.
- نظارت ذخیرهسازی – سلامت عملیاتی منابع S3 را با Amazon CloudWatch پیگیری کنید و اعلانهای صورتحساب تنظیم کنید.
- Intelligent Tiering – اشیاء را به طور خودکار بین tierهای دسترسی بر اساس الگوهای استفاده منتقل میکند و هزینهها را بدون تأثیر بر عملکرد بهینه میکند.
- هوش متاداده – متاداده قابل پرسوجوی SQL را برای کشف و تحلیل شیء زمان واقعی در سراسر ذخیرهسازی شما فراهم میکند.
Amazon DynamoDB چیست و چگونه کار میکند؟
DynamoDB یک پایگاه داده key-value NoSQL کاملاً مدیریتشده است که توسط Amazon ارائه میشود و توسط بیش از یک میلیون مشتری استفاده میشود. این عملکرد سریع و مقیاسپذیر با تأخیر حداقلی فراهم میکند.
داده در جداول به عنوان آیتمها با ویژگیها ذخیره میشود. هر آیتم توسط کلید اصلی آن شناسایی میشود: یا یک کلید پارتیشن یا ترکیبی از کلید پارتیشن و کلید مرتبسازی.
DynamoDB مدرن فراتر از محدودیتهای NoSQL سنتی با نوآوریهای breakthrough مانند قابلیتهای ثبات قوی چندمنطقهای و tierهای ذخیرهسازی بهینهشده هزینه گسترش یافته است. سرویس اکنون ذخیرهسازی Standard-Infrequent Access را ارائه میدهد که هزینهها را ۶۰٪ برای دادههای long-tail کاهش میدهد در حالی که عملکرد تأخیر میلیثانیه را حفظ میکند. بازنگری قیمتگذاری نوامبر ۲۰۲۴ هزینههای throughput on-demand را ۵۰٪ کاهش داد و برنامههای serverless را به طور قابل توجهی مقرونبهصرفهتر کرد.
ویژگیهای کلیدی DynamoDB
- Auto Scaling
ظرفیت خواندن و نوشتن را به طور خودکار با تغییرات بارهای کاری تنظیم میکند. - تکثیر چندمنطقهای
جداول جهانی داده را در سراسر چندین منطقه AWS با گزینههای ثبات قوی تکثیر میکند. - Caching
Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) caching در حافظه کاملاً مدیریتشده را فراهم میکند. - Point-in-Time Recovery (PITR)
پشتیبانگیریهای مداوم با بازیابی به هر ثانیه در ۳۵ روز پیشین. - Warm Throughput Monitoring
دید زمان واقعی به headroom ظرفیت فوری برای مقیاسپذیری پیشفعال فراهم میکند. - Zero-ETL Integration
تکثیر مستقیم به Amazon Redshift، OpenSearch و SageMaker بدون خطوط لوله دستی.
تفاوتهای کلیدی بین S3 و DynamoDB چیست؟
نکته اصلی: Amazon S3 برای ذخیره و بازیابی مقادیر زیادی از داده بدون ساختار بهینهسازی شده است، در حالی که DynamoDB برای دسترسی سریع و با تأخیر کم به داده ساختاریافته طراحی شده است.
| ویژگی | Amazon S3 | DynamoDB |
| نوع پایگاه داده | سرویس ذخیرهسازی شیء | پایگاه داده سند (key-value) NoSQL |
| فرمت ذخیرهسازی داده | اشیاء در bucketها | آیتمها در جداول |
| محدودیت اندازه داده | ۰ B – ۵ TB در هر شیء | ≤ ۴۰۰ KB در هر آیتم |
| Versioning | داخلی، خودکار | داخلی نیست (قابل پیادهسازی با شمارندههای اتمی) |
| پارتیشنبندی چند مستأجره | مدل bucket-per-tenant | مدل pool—چندین مستأجر یک جدول واحد را به اشتراک میگذارند |
| تکثیر بینمنطقهای | S3 Cross-Region Replication | جداول جهانی |
| سهم بازار | ۹۳.۹۵٪ از بازار ذخیرهسازی داده سازمانی | ۱۰.۱۹٪ از بازار NoSQL |
| مشتریان برتر | Georgia Pacific، Celgene، Nielsen | Glidewell Dental، TMAP، PubNub |
| آمار ۲۰۲۴ | ۸۸۷,۵۰۳ مشتری (6sense) | ۷.۹٪ از توسعهدهندگان از DynamoDB استفاده میکنند (Stack Overflow) |
تأخیر
- S3
throughput بالا با تأخیر کم برای کلاسهای ذخیرهسازی خاص؛ S3 Express One Zone تأخیر میلیثانیه تکرقمی را برای دادههای دسترسی مکرر ارائه میدهد. - DynamoDB
تأخیر میلیثانیه برای آیتمهای زیر ۴ KB؛ بهینهسازیشده برای بارهای کاری زمان واقعی با DAX که caching میکروثانیه فراهم میکند.
عملیات دستهای
- S3
S3 Batch Operations برای اقدامات شیء در مقیاس بزرگ در سراسر میلیونها شیء. - DynamoDB
خواندن/نوشتن دستهای از طریق فراخوانیهای API با پشتیبانی تا ۲۵ آیتم در هر درخواست دستهای.
عملکرد و سرعت
- S3
تا ۳,۵۰۰ نوشتن/ثانیه و ۵,۵۰۰ خواندن/ثانیه در هر prefix؛ مقیاس میگیرد تا بارهای کاری در مقیاس exabyte را مدیریت کند. - DynamoDB
تا ۲۰ میلیون درخواست/ثانیه با مدیریت حداقلی؛ سریعتر برای پرسوجوهای کوچک و مکرر با پارتیشنبندی خودکار.
قابلیتهای هوش مصنوعی و ذخیرهسازی برداری S3 و DynamoDB چیست؟
ظهور بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور اساسی نحوه رویکرد سازمانها به ذخیرهسازی داده را تحول داده است. هر دو S3 و DynamoDB برای پشتیبانی از معماریهای بومی هوش مصنوعی تکامل یافتهاند، هرچند هر کدام نقشهای متمایزی در stack داده هوش مصنوعی مدرن ایفا میکنند.
S3 Vectors: انقلاب ذخیرهسازی بومی هوش مصنوعی
S3 Vectors یک تغییر پارادایم در ذخیرهسازی ابر است و پشتیبانی embedding برداری بومی را مستقیماً در زیرساخت ذخیرهسازی شیء معرفی میکند. این معماری تخصصی هزینههای ذخیرهسازی و پرسوجوی برداری را تا ۹۰٪ نسبت به روشهای سنتی کاهش میدهد در حالی که به طور seamless با Amazon Bedrock Knowledge Bases، OpenSearch Service و SageMaker ادغام میشود.
این فناوری پیادهسازیهای retrieval-augmented generation (RAG) زمان واقعی را امکانپذیر میسازد جایی که جستجوهای شباهت برداری مستقیماً در مقابل فروشگاه شیء اجرا میشوند. سازمانها اکنون میتوانند embeddingهای برداری را در کنار داده منبع در S3 ذخیره کنند و خطوط لوله ETL پیچیده را حذف کنند در حالی که پرسوجوهای شباهت زیرثانیهای را در سراسر مجموعههای داده در مقیاس petabyte پشتیبانی میکنند.
نقش DynamoDB در جریانهای کاری هوش مصنوعی
در حالی که DynamoDB ذخیرهسازی برداری بومی ارائه نمیدهد، به عنوان backbone عملیاتی برای برنامههای هوش مصنوعی که نیاز به مدیریت حالت زمان واقعی و ایندکسینگ متاداده دارند، عمل میکند. تأخیر میلیثانیه DynamoDB آن را برای ذخیره جلسات کاربر، زمینه گفتگو و نتایج استنتاج مدل در برنامههای قدرتگرفته از هوش مصنوعی ایدهآل میسازد.
ادغام سرویس با Amazon Bedrock برنامههای هوش مصنوعی محاورهای را قادر میسازد تا زمینه جلسه را در سراسر میلیونها کاربر همزمان حفظ کنند، در حالی که شمارندههای اتمی آن پیگیری استفاده توکن و محدودیت نرخ را برای استنتاج مدل هوش مصنوعی پشتیبانی میکنند.
الگوهای معماری هوش مصنوعی هیبریدی
برنامههای هوش مصنوعی مدرن به طور فزایندهای هر دو سرویس را در نقشهای مکمل ترکیب میکنند. S3 Vectors ذخیرهسازی embedding و جستجوهای شباهت را مدیریت میکند، در حالی که DynamoDB حالت برنامه و متاداده را مدیریت میکند. این الگو پیادهسازیهای هوش مصنوعی مقرونبهصرفه را امکانپذیر میسازد جایی که عملیات برداری bulk در S3 رخ میدهد در حالی که عملیات متاداده تراکنشی از تضمینهای ثبات DynamoDB بهره میبرند.
الگوهای ادغام مدرن چگونه S3 و DynamoDB را با هم بهینه میکنند؟
اکوسیستم ادغام Zero-ETL
AWS ادغام داده را از طریق قابلیتهای zero-ETL که خطوط لوله تحول دستی را حذف میکنند، به طور اساسی تحول داده است. DynamoDB اکنون ادغام دوطرفه با Amazon Redshift را ویژگی میدهد و تحلیل زمان واقعی روی داده عملیاتی را بدون duplication امکانپذیر میسازد.
به طور مشابه، S3 Tables متاداده Apache Iceberg را به طور خودکار به Athena، Redshift و EMR expose میکند و یک سطح تحلیل یکپارچه را در سراسر فروشگاههای شیء و پایگاههای داده ایجاد میکند. این ادغام هزینههای حرکت داده را کاهش میدهد در حالی که تحلیلهای میلیثانیه-تازه را روی مجموعههای داده عملیاتی فراهم میکند.
معماری Data Lakehouse هیبریدی
معماریهای داده مدرن S3 را به عنوان پایه برای الگوهای data lakehouse پیادهسازی میکنند در حالی که DynamoDB را برای متاداده عملیاتی و الگوهای دسترسی زمان واقعی بهرهبرداری میکنند. S3 Tables تراکنشهای ACID-compliant را برای بارهای کاری تحلیلی فراهم میکند، در حالی که DynamoDB Streams تغییرات عملیاتی را در زمان واقعی capture میکند.
این معماری سازمانها را قادر میسازد تا منابع حقیقت واحد را در S3 حفظ کنند در حالی که عملکرد پرسوجوی میلیثانیه را از طریق ایندکسهای DynamoDB پشتیبانی میکنند. جریان داده از سیستمهای عملیاتی به DynamoDB برای پردازش فوری، سپس به S3 Tables برای تحلیل تاریخی و آموزش مدل یادگیری ماشین جریان مییابد.
هماهنگی داده رویدادمحور
DynamoDB Streams با Kinesis Data Streams ادغام میشود تا change data capture میلیونها در ثانیه را پشتیبانی کند و DynamoDB را به عنوان یک orchestrator stateful در معماریهای serverless موقعیت دهد. این streamها میتوانند توابع Lambda را محرک کنند که داده را قبل از landing در S3 غنی میکنند و خطوط لوله رویدادمحور پیچیده را بدون زیرساخت provisioned ایجاد میکنند.
این ترکیب پردازش داده زمان واقعی را امکانپذیر میسازد جایی که DynamoDB رویدادهای عملیاتی را capture میکند، توابع Lambda غنیسازی و validation را انجام میدهند و S3 به عنوان لایه ذخیرهسازی durable برای تحلیلهای downstream عمل میکند. این الگو به طور خودکار مقیاس میگیرد در حالی که تأخیر پردازش زیرثانیه را حفظ میکند.
ساختارهای هزینه بین S3 و DynamoDB چگونه مقایسه میشوند؟
قیمتگذاری Amazon S3
قیمتگذاری S3 بستگی به:
- کلاس ذخیرهسازی – Standard ($0.023 / GB)، Express One Zone (کاهش ۸۵٪ برای درخواستها در ۲۰۲۵)، Glacier Flexible Retrieval ($0.0036 / GB).
- انتقال داده – ۱۰۰ GB اول/ماه رایگان؛ پس از آن $۰.۰۹ / GB خروجی.
- مدیریت ذخیرهسازی – S3 Inventory ($0.0025 در هر میلیون شیء)، Object Tagging ($0.01 در هر ۱۰,۰۰۰ تگ).
S3 Intelligent-Tiering هزینههای ذخیرهسازی را به طور خودکار با انتقال اشیاء بین tierهای دسترسی بر اساس الگوهای استفاده بهینه میکند و مدیریت lifecycle دستی را حذف میکند در حالی که تا ۹۵٪ صرفهجویی هزینه را برای دادههای به ندرت دسترسیشده فراهم میکند. کاهش قیمت مارس ۲۰۲۵ سرویس برای object tagging هزینههای حاکمیت داده را بیشتر کاهش میدهد.
قیمتگذاری DynamoDB
نقاط برجسته قیمتگذاری DynamoDB:
- On-demand
$۰.۶۲۵ در هر میلیون واحد درخواست نوشتاری، $۰.۱۲۵ در هر میلیون واحد درخواست خواندنی. - Provisioned
$۰.۰۰۰۶۵ در هر واحد ظرفیت نوشتاری؛ $۰.۰۰۰۱۳ در هر واحد ظرفیت خواندنی. - Standard-IA
۶۰٪ هزینههای ذخیرهسازی پایینتر برای دادههای به ندرت دسترسیشده.
بازنگری قیمتگذاری نوامبر ۲۰۲۴ هزینههای throughput on-demand را ۵۰٪ کاهش داد در حالی که نوشتنهای تکثیرشده جدول جهانی را ۶۷٪ ارزانتر کرد. این بازسازی DynamoDB را برای بارهای کاری غیرقابل پیشبینی و برنامههای جهانی که نیاز به استقرار چندمنطقهای دارند، رقابتیتر از نظر هزینه میکند.
ملاحظات امنیتی و رعایت S3 در مقابل DynamoDB چیست؟
چارچوب امنیتی S3
Amazon S3 امنیت defense-in-depth را از طریق چندین لایه حفاظت پیادهسازی میکند. رمزنگاری سمت سرور اجباری معرفیشده در ژانویه ۲۰۲۳ تضمین میکند که تمام دادهها AES-256 رمزنگاری را به طور پیشفرض دریافت کنند و ریسکهای drift پیکربندی را حذف کند. S3 از کلیدهای مدیریتشده توسط مشتری از طریق AWS KMS با چرخش خودکار پشتیبانی میکند، در حالی که S3 Bucket Keys هزینههای رمزنگاری را با به حداقل رساندن درخواستهای KMS کاهش میدهد.
کنترل دسترسی از طریق سلسلهمراتب پیچیدهای از سیاستهای IAM، سیاستهای bucket و Access Control Lists (ACLها) عمل میکند. ویژگی S3 Block Public Access حفاظت سطح حساب را در مقابل expose داده ناخواسته فراهم میکند، در حالی که S3 Access Points کنترلهای شبکه fine-grained را برای برنامهها یا تیمهای خاص امکانپذیر میسازد.
برای بارهای کاری سنگین رعایت، S3 Object Lock قابلیتهای Write Once Read Many (WORM) را فراهم میکند که برای حفظ مقرراتی ضروری است. Multi-Factor Authentication Delete حفاظت اضافی برای حذفهای دائمی شیء اضافه میکند، در حالی که لاگینگ دسترسی جامع از طریق CloudTrail و لاگهای دسترسی سرور S3 مسیرهای حسابرسی دقیق را امکانپذیر میسازد.
معماری امنیتی DynamoDB
امنیت DynamoDB به طور محکم با AWS Identity and Access Management (IAM) ادغام میشود و سیاستهای مبتنی بر منبع را پشتیبانی میکند که دسترسی سطح جدول و آیتم را کنترل میکنند. سرویس رمزنگاری شفاف در حالت استراحت را با استفاده از کلیدهای متعلق به AWS یا کلیدهای مدیریتشده توسط مشتری از طریق AWS KMS فراهم میکند، با point-in-time recovery که رمزنگاری را برای دادههای پشتیبان حفظ میکند.
کنترل دسترسی fine-grained مجوزهای سطح ویژگی را در داخل آیتمها امکانپذیر میسازد و سناریوهایی را پشتیبانی میکند جایی که نقشهای کاربر متفاوت نیاز به دسترسی به فیلدهای داده خاص دارند. VPC endpoints اتصال شبکه خصوصی را بدون expose gateway اینترنت امکانپذیر میسازد، در حالی که پشتیبانگیری on-demand و point-in-time recovery حفاظت داده را بدون تأثیر بر عملکرد برنامه فراهم میکنند.
DynamoDB Streams رویدادهای تغییر داده را برای پردازش زمان واقعی capture میکند در حالی که امنیت را از طریق کنترلهای دسترسی مبتنی بر IAM حفظ میکند. این streamها با AWS Lambda و Kinesis برای معماریهای رویدادمحور امن ادغام میشوند بدون expose داده حساس در طول transit.
همترازی رعایت و مقرراتی
هر دو سرویس از چارچوبهای رعایت عمده شامل SOC 2، GDPR، HIPAA و PCI DSS پشتیبانی میکنند. S3 قابلیتهای حسابرسی برتر را از طریق لاگینگ دسترسی دقیق و versioning شیء ارائه میدهد و آن را برای صنایعی که نیاز به پیگیری خط سلسلهمراتب داده جامع دارند، ایدهآل میسازد. DynamoDB امنیت عملیاتی بهتری را برای سیستمهای تراکنشی ارائه میدهد جایی که حسابرسی تغییر داده بر تغییرات سطح برنامه تمرکز دارد نه دسترسی سطح ذخیرهسازی.
چالشهای رایج و عوامل تصمیمگیری هنگام انتخاب بین S3 و DynamoDB چیست؟
تعارضات عملکرد و مقیاسپذیری
متخصصان داده اغلب با تصمیمهای چالشبرانگیز در مورد الزامات تأخیر در مقابل بهینهسازی هزینه روبرو میشوند. S3 throughput عظیم را برای ذخیرهسازی شیء بزرگ فراهم میکند اما تأخیر متغیر از ۱۰۰ میلیثانیه تا چند ثانیه تحت بار نشان میدهد. این غیرقابل پیشبینی بودن چالشهایی را برای برنامههای روبرو با کاربر که نیاز به زمانهای پاسخ ثاب زیر ۱۰۰ میلیثانیه دارند، ایجاد میکند.
DynamoDB عملکرد تکرقمی میلیثانیه را برای آیتمهای زیر ۴ KB ارائه میدهد اما با مشکل notorious پارتیشن hot روبرو است جایی که الگوهای دسترسی ناهموار بار را روی پارتیشنهای فردی متمرکز میکنند و throttling را علیرغم ظرفیت جدول کلی ایجاد میکنند. این نیاز به طراحی کلید دقیق و درک عمیق از الگوهای دسترسی در مرحله معماری دارد.
سازمانها اغلب با پیچیدگیهای برنامهریزی ظرفیت مشکل دارند. DynamoDB نیاز به نظارت پیچیده برای تعادل واحدهای ظرفیت خواندن/نوشتن در مقابل هزینه دارد، در حالی که حالت provisioned ریسک underutilization را در دورههای ترافیک کم دارد. S3 قیمتگذاری قابل پیشبینیتری بر اساس حجم ذخیرهسازی ارائه میدهد اما برای بازیابیهای شیء کوچک با فرکانس بالا گران میشود جایی که هزینههای درخواست بر هزینههای ذخیرهسازی غالب میشوند.
مدلسازی داده و محدودیتهای ساختاری
تفاوتهای معماری اساسی بین S3 و DynamoDB چالشهای مدلسازی قابل توجهی ایجاد میکنند. محدودیت ۴۰۰ KB آیتم DynamoDB استراتژیهای تجزیه را برای اسناد بزرگ اجبار میکند، در حالی که ممنوعیت عملیات JOIN ساختارهای داده denormalized را ضروری میسازد که پیچیدگی نگهداری و overhead ذخیرهسازی را افزایش میدهند.
S3 هیچ محدودیت ساختاری فراتر از محدودیتهای ۵ TB شیء اعمال نمیکند و ذخیره فایلهای پیچیده دلخواه را امکانپذیر میسازد. با این حال، این انعطافپذیری بدون قابلیتهای پرسوجوی بومی میآید و منطق فیلترینگ و جستجو را به برنامههای کلاینت یا نیاز به خدمات اضافی مانند Athena برای تحلیل مبتنی بر SQL فشار میدهد.
Versioning پیچیدگی تصمیمگیری دیگری را ارائه میدهد. S3 versioning شیء داخلی را فراهم میکند که بازیابی point-in-time و مسیرهای حسابرسی را امکانپذیر میسازد، اما هزینههای ذخیرهسازی را برای اشیاء به طور مکرر تغییر یافته دو برابر میکند. DynamoDB فاقد versioning بومی است و نیاز به پیادهسازیهای سفارشی از طریق منطق برنامه یا سیستمهای capture تغییر مبتنی بر Lambda دارد.
دشواریهای پیشبینی و مدیریت هزینه
پیشبینی هزینه DynamoDB به ویژه چالشبرانگیز است به دلیل قیمتگذاری مبتنی بر درخواست که با الگوهای استفاده برنامه نوسان میکند. بارهای کاری نوشتاری-سنگین به سرعت گران میشوند، به ویژه برای برنامههایی که نیاز به بهروزرسانیهای مکرر به تعداد زیادی از آیتمها دارند. هزینههای پنهان سرویس از طریق ایندکسهای ثانویه که ذخیرهسازی و هزینههای throughput را duplicate میکنند، اغلب سازمانها را در طول مقیاسگیری غافلگیر میکند.
بهینهسازی هزینه S3 نیاز به پیمایش هفت کلاس ذخیرهسازی با هزینههای بازیابی متفاوت و سیاستهای lifecycle برای انتقالهای tier خودکار دارد. در حالی که عموماً قابل پیشبینیتر از DynamoDB است، هزینههای S3 میتواند به طور غیرمنتظره spike کند وقتی الگوهای دسترسی تغییر میکنند یا الگوهای بازیابی شیء کوچک حجم درخواستها را افزایش میدهند.
هر دو سرویس فاقد attribution هزینه granular در هر ویژگی برنامه هستند و پیادهسازیهای showback و chargeback را در محیطهای چند مستأجره پیچیده میکنند. سازمانها اغلب با “bill shock” وقتی الگوهای استفاده به طور غیرمنتظره تغییر میکنند، مشکل دارند و نیاز به نظارت و بهینهسازی مداوم برای حفظ predictability هزینه دارند.
پیچیدگی ادغام و عملیاتی
معماریهای داده مدرن به طور فزایندهای نیاز به پیادهسازیهای هیبریدی دارند که هر دو سرویس را بهرهبرداری میکنند و پیچیدگی عملیاتی را در مورد ثبات داده و همگامسازی ایجاد میکنند. سازمانها باید الگوهای ادغام سفارشی را برای حفظ coherence داده بین مدل ثبات نهایی S3 و گزینههای ثبات قابل پیکربندی DynamoDB طراحی کنند.
پیکربندی امنیتی چالشهای مداوم را ارائه میدهد، به ویژه برای S3 جایی که سیاستهای bucket misconfigured باعث نقضهای داده high-profile شده است. پیچیدگی سیستم مجوز S3 از طریق سیاستهای bucket، ACLها و سیاستهای IAM نیاز به توجه مداوم برای جلوگیری از drift پیکربندی و دسترسی غیرمجاز دارد.
کمبودهای نظارت و عیبیابی overhead عملیاتی را ترکیب میکنند. معیارهای DynamoDB در CloudWatch دید محدودی به عملکرد سطح پارتیشن ارائه میدهند، در حالی که نظارت S3 فاقد tracing درخواست granular در طول حوادث عملکرد است. هر دو سرویس رفتارهای throttling opaque را نشان میدهند که نیاز به تحلیل دستی برای شناسایی علل ریشه و پیادهسازی بهینهسازیها دارند.
موارد استفاده بهینه برای هر سرویس چیست؟
DynamoDB را انتخاب کنید وقتی نیاز دارید
- برنامههای زمان واقعی با تأخیر کم که زمانهای پاسخ زیر ۱۰ میلیثانیه نیاز دارند
- ثبات تراکنشی با رعایت ACID برای سیستمهای مالی یا موجودی
- معماری serverless با مقیاسپذیری خودکار برای بارهای کاری غیرقابل پیشبینی
- برنامههای جهانی که نیاز به استقرار active-active چندمنطقهای با ثبات قوی دارند
- ingestion داده با سرعت بالا که میلیونها درخواست در ثانیه را پشتیبانی میکند
- مدیریت متاداده عملیاتی برای معماریهای داده هیبریدی
S3 را انتخاب کنید وقتی نیاز دارید
- ذخیرهسازی شیء در مقیاس بزرگ برای داده بدون ساختار شامل تصاویر، ویدیوها و اسناد
- معماری data lake که بارهای کاری تحلیل و یادگیری ماشین را پشتیبانی میکند
- ذخیرهسازی بلندمدت مقرونبهصرفه با tiering خودکار در سراسر الگوهای دسترسی متعدد
- قابلیتهای هوش مصنوعی و ذخیرهسازی برداری برای جستجوی معنایی و retrieval-augmented generation
- پشتیبانگیری و بازیابی فاجعه با تکثیر بینمنطقهای و versioning
- بایگانی مبتنی بر رعایت با قابلیتهای Write Once Read Many (WORM)
مزایای معماری هیبریدی
معماریهای ابر مدرن به طور فزایندهای هر دو سرویس را ترکیب میکنند و S3 را برای ذخیرهسازی bulk و DynamoDB را برای ایندکسینگ متاداده بهرهبرداری میکنند. این رویکرد بهینهسازی هزینه را از طریق قرارگیری داده هوشمند فراهم میکند در حالی که عملکرد را برای الگوهای دسترسی متفاوت حفظ میکند.
پیادهسازی S3 Tables را برای بارهای کاری تحلیلی که نیاز به ثبات تراکنشی دارند، در نظر بگیرید در حالی که DynamoDB را برای داده عملیاتی که زمانهای پاسخ میلیثانیه نیاز دارند، استفاده کنید. این ترکیب استراتژیهای داده جامع را امکانپذیر میسازد که به طور مقرونبهصرفه مقیاس میگیرند در حالی که الزامات برنامه متنوع را پشتیبانی میکنند.
نتیجهگیری
انتخاب بین S3 و DynamoDB بستگی به الزامات بار کاری خاص شما دارد، با S3 که در ذخیرهسازی شیء در مقیاس بزرگ و تحلیل برتری دارد در حالی که DynamoDB دسترسی با تأخیر میلیثانیه را برای برنامههای تراکنشی فراهم میکند. معماریهای مدرن به طور فزایندهای هر دو سرویس را در نقشهای مکمل بهرهبرداری میکنند، با S3 که داده بدون ساختار و embeddingهای هوش مصنوعی را مدیریت میکند در حالی که DynamoDB متاداده عملیاتی و الگوهای دسترسی زمان واقعی را مدیریت میکند. سازمانها باید الزامات تأخیر، محدودیتهای هزینه و نیازهای sovereignty داده را هنگام طراحی معماریهای هیبریدی که عملکرد و کارایی عملیاتی را بهینه میکنند، ارزیابی کنند.
سؤالات متداول
آیا میتوانم هر دو Amazon S3 و DynamoDB را در همان معماری برنامه استفاده کنم؟
بله، بسیاری از برنامههای مدرن S3 و DynamoDB را برای تعادل ذخیرهسازی در مقیاس بزرگ با دسترسی زمان واقعی ترکیب میکنند. S3 برای ذخیره داده بدون ساختار مانند اسناد یا embeddingهای هوش مصنوعی ایدهآل است، در حالی که DynamoDB متاداده عملیاتی و بارهای کاری تراکنشی را با تأخیر میلیثانیه مدیریت میکند. این الگوی هیبریدی در سیستمهای هوش مصنوعی، تحلیل و رویدادمحور رایج است.
کدام سرویس برای ذخیره و پرسوجوی embeddingهای برداری برای برنامههای هوش مصنوعی بهتر است؟
Amazon S3 برای ذخیره embedding برداری مناسبتر است، به لطف پشتیبانی بومی از طریق S3 Vectors. این اجازه جستجوهای شباهت زمان واقعی و ادغام با خدماتی مانند Bedrock و SageMaker را میدهد. DynamoDB، از سوی دیگر، اغلب در کنار S3 برای مدیریت متاداده، حالت جلسه یا پیگیری توکن در جریانهای کاری هوش مصنوعی استفاده میشود.
هزینهها بین S3 و DynamoDB برای بارهای کاری متغیر چگونه مقایسه میشوند؟
هزینههای S3 بر اساس کلاس ذخیرهسازی و فرکانس بازیابی است و آن را برای دادههای بزرگ و به ندرت دسترسیشده مقرونبهصرفه میسازد. DynamoDB از قیمتگذاری مبتنی بر درخواست استفاده میکند که میتواند تحت بارهای کاری نوشتاری-سنگین یا غیرقابل پیشبینی spike کند. با این حال، بهروزرسانی قیمتگذاری ۲۰۲۴ DynamoDB و tier ذخیرهسازی Standard-IA آن را برای موارد استفاده دسترسی متناوب مقرونبهصرفهتر میکند.
ملاحظات امنیتی کلیدی هنگام استفاده از S3 در مقابل DynamoDB چیست؟
هر دو سرویس از رمزنگاری در حالت استراحت با AWS KMS، کنترل دسترسی مبتنی بر IAM و رعایت کامل با چارچوبهایی مانند HIPAA و GDPR پشتیبانی میکنند. S3 کنترلهای سطح bucket granular و ویژگیهایی مانند Object Lock و MFA Delete را برای محیطهای سنگین رعایت ارائه میدهد. DynamoDB در امنیت لایه برنامه با دسترسی fine-grained و isolation endpoint VPC برای ارتباطات امن و خصوصی برتری دارد.
